1、matplotlib绘图三部曲
（1）创建画布
（2）绘图——包含绘图与图形修饰
（3）绘图展示
2、折线图的绘制
（1）导入模块
import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as np
将模块导入到脚本中，并更改名字为plt
（2）创建画布
plt.figure(figsize=(8,8), dpi=120)
使用figure()方法创建画布，figsize=(x,y)参数用于设置画布大小，单位为英寸，dpi参数用于设置图片像素
matplotlib默认不支持中文和符号和字符
plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
加入上面两行代码，使其能够显示中文和符号
（3）绘图——包括绘图与图形修饰
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准备横轴和纵轴数据（以未来5天北京气温走势为例）
x = [8654.0, 70004.5, 102024.2]labels = ['第一产业', '第二产业', '第三产业']
数据一般以数组的形式来表示，这里x指的是数据的大小，labels是饼图各部分的名称
- 绘制饼图
colors = ["r", "g", "b"]autopct = "%.2f%%"plt.pie(x, explode=explode, labels=labels, colors=colors, autopct=autopct, shadow=True,labeldistance=1.05)
使用plot()方法绘制折线图，相关参数有color：饼图各部分的颜色，labels：饼图各部分的名称，autopct：设置饼图为占比输出，labeldistance：labels显示的位置，shadow：设置阴影
其他属性设置：pctdistance（占比输出的位置），radius（饼图的半径）
- 将椭圆的饼图编程圆形
plt.axis("equal")
绘制出的饼图默认为椭圆形，使用axis()方法将椭圆的饼图编程圆形
- 增加标题
plt.title("饼图绘制测试")
使用title()方法为图表增加标题
- 增加图例
plt.legend(labels)
增加图例的目的是让人能够更好的分别出每条折线分别代表什么
- 保存图片
plt.savefig("./饼图绘制测试.png")
使用savefig()方法将绘制出的折线图保存为图片，参数为图片的路径+名字
（4）绘图展示
plt.show()
使用show()方法展示绘制出的图形，不添加任何参数
3、最终效果展示
4、折线图的特点
概念：将值标注成点，并将这些点按照某种特定顺序连接起来形成的图称为折线图
应用场景：数据在一个有序的因变量上的变化，它的特点是反映事物随类别变化的趋势，可以清晰展现数据的增减趋势，增减的速率，增减的规律、峰值等特征
优点：
缺点：